Resumen

El diagnóstico de fallas de maquinaria rotativa incluye principalmente la extracción de características de fallas y la clasificación de fallas. La señal de vibración proveniente de la operación de la maquinaria generalmente puede ayudar a diagnosticar el estado operativo del equipo. Diferentes tipos de fallas suelen tener diferentes características vibratorias, que son en realidad la base del diagnóstico de fallas. Este documento propone un modelo novedoso de diagnóstico de fallas, que extrae características combinando la severidad de la vibración, la energía tiempo-espectro de la onda diádica y el espectro de potencia de los coeficientes del nivel máximo de energía de la onda (VWC) en la etapa de extracción de características. En la etapa de clasificación de fallas, diseñamos una máquina de vectores de soporte (SVM) basada en el algoritmo de saltos de rana barajados modificado (MSFLA) para clasificar con precisión el método de falla de maquinaria. Específicamente, utilizamos el método MSFLA para optimizar los

• Materias:Emisión acústica Campo de tensión Onda de sismo Diagnóstico de fallas
• Subjects:Acoustic emission Strain field Seismic wave Fault diagnosis
• Palabras claves:Diagnóstico de fallas; Maquinaria rotativa; Señal de vibración; Extracción de características de falla; Clasificación de fallas; Máquina de vectores de soporte
• Keywords:Fault diagnosis; Rotating machinery; Vibration signal; Fault feature extraction; Fault classification; Support vector machine